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基于副枪控制技术的AOD炉铁水碳含量检测装置研究

武昊然  
【摘要】:本文来源于国家科技支撑计划课题“氩氧精炼铁合金节能减排工艺技术应用研究”。基于副枪控制技术的AOD炉铁水碳含量检测装置研究集中在利用对副枪的控制,通过在副枪的枪头对钢水进行取样,利用RBF神经网络技术对铁水中的碳含量进行预测,从而调节氧气的吹入量以及冷却剂的加入量来调节吹炼终点的碳含量和温度,达到目标钢种对成分和温度的要求,达到控制的全局最优。铁合金的冶炼过程存在复杂的物理化学反应,并且环境恶劣,采用常规的过程控制难以达到要求。本文采用静态控制和以副枪检测信息为基础的动态控制相结合的方法,将神经网络等智能控制引入到建模和控制中,完成研究工作及取得的成果如下: 1.结合本课题的研究背景,回顾了国内外在此领域采用的控制方法以及取得的成就,详细论述了新工艺相对于传统工艺的特点及对控制过程的特殊要求。 2.将AOD炉铁水碳含量检测装置研究分成副枪控制和碳含量检测两个部分。副枪系统在积累经验的过程中不断改进,详细描述了副枪装置的组成结构以及副枪驱动系统的结构,能够达到很高的利用率和很高的控制精度,性能可靠的控制模型为获得很高的吹炼终点命中率奠定了更加坚实的基础。 3.引入RBF神经网络技术通过对原始数据标准化预处理,采用聚类算法确定RBF网络中心,选用有加权遗忘因子的递推最小二乘法调整权值,建立了终点温度和碳含量的预报模型。采用BP网络确定控制变量,即吹炼终点所需要补吹的氧气量和冷却剂加入量。仿真结果表明,该方法完全可用于实际的冶炼过程。 4.基于RBF神经网络技术建立的终点温度和碳含量的预报模型,以冷却剂加入量最少和终点温度与碳含量同时到达为目标,构建了终点控制系统,为缩短冶炼时间,达到节能减排目标,实现氩氧精炼铁合金工艺提供了技术保证。


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